Вопрос или проблема
Допустим, у меня есть база данных примерно со 100000 строк. Я хочу создать систему рекомендаций на основе контента. Нужно ли мне действительно считывать всю базу данных для вычисления схожести? Это было бы очень дорого делать в облачных хостингах таких как AWS, Azure и других. Кроме того, мои данные постоянно меняются (добавляются новые данные, удаляются старые), поэтому я не могу использовать постоянный файл. Существует ли более экономичный способ?
Можно извлечь случайную выборку из всего набора данных. Начните с очень небольшой выборки (~1000 строк), чтобы построить первую рекомендательную систему. Затем можете увеличивать количество в зависимости от результатов и вычислительных возможностей. Если у вас появляются новые данные, просто повторите тот же процесс.
Ответ или решение
Теория: Для создания контентной рекомендательной системы крайне важно эффективно управлять данными, чтобы избежать чрезмерных затрат времени и ресурсов. Каждую запись в базе данных необходимо анализировать для определения ее релевантности и схожести с предпочтениями пользователя. Однако читать всю базу данных (100 000 строк) может быть весьма ресурсозатратно, особенно при использовании облачных решений, таких как AWS или Azure. Кроме того, постоянное обновление данных усложняет хранение и обработку информации.
Пример: Представим ситуацию, в которой необходимо быстро найти наилучшие рекомендации для пользователя, основываясь на уже доступных данных. Если предстоит обработка всех 100 000 записей, это действительно создаст значительную нагрузку на систему и приведёт к высоким затратам.
Применение: Более эффективным и экономичным подходом будет использовать стратегию выборки данных. Начните с небольшого случайного подмножества базы данных, например, из 1000 строк, для построения первой версии рекомендательной системы. Это позволит минимизировать затраты на начальном этапе. После получения первых результатов можно постепенно увеличивать размер выборки, балансируя между точностью рекомендаций и вычислительными возможностями вашей системы.
Для динамично обновляемых данных рекомендуется внедрить механизмы обратной связи и инкрементального обучения, чтобы адаптировать модель к новым записям без необходимости полного пересчёта всех данных. Также для более эффективного управления данными можно использовать алгоритмы, которые хорошо обрабатывают потоковые данные или специализированные методы, такие как LSH (Locality-Sensitive Hashing) для ускорения вычисления схожести. Таким образом, вы создадите систему, способную быстро и экономично предоставлять актуальные рекомендации.